Installa AlloyDB Omni con AlloyDB AI

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Questa pagina mostra come installare AlloyDB Omni e integrare AlloyDB AI.

AlloyDB AI è una suite di funzionalità incluse in AlloyDB Omni che ti consente di creare applicazioni di AI generativa aziendale. Per saperne di più sulla funzionalità AI/ML di AlloyDB, consulta Crea applicazioni di AI generativa.

AlloyDB Omni con AlloyDB AI ti consente di eseguire query sui modelli ML remoti utilizzando l'estensione google_ml_integration per lavorare con le previsioni online e i text embedding generati dai modelli ML. AlloyDB Omni con AlloyDB AI può anche elaborare i vector embedding di altri contenuti, ad esempio un'immagine, se utilizzi l'interfaccia google_ml.predict_row ed esegui la traduzione autonomamente nella query.

Configura Google Cloud per eseguire query sui modelli remoti

Se vuoi eseguire query sui modelli di AI Vertex AI, devi configurare un account di servizio AlloyDB Omni con Vertex AI prima di installare AlloyDB Omni.

Per configurare un account di servizio per eseguire query sui modelli remoti, segui questi passaggi:

  1. Crea un service account conGoogle Cloud. In un passaggio successivo, concederai a questo account di servizio le autorizzazioni per accedere a Vertex AI.

  2. Crea una account di servizio account e salvala in formato JSON nel file private-key.json, quindi scaricala.

  3. Copia la chiave del account di servizio che hai creato in KEY_PATH. Il percorso della chiave deve essere un percorso sul tuo host accessibile e di proprietà dell'utente che eseguirà AlloyDB Omni.

  4. Abilita l'API Vertex AI nel tuo progetto Google Cloud .

    gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

  5. Aggiungi le autorizzazioni IAM (Identity and Access Management) di Vertex AI al progetto e al account di servizio appropriati.

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_ID" \
    --role="roles/aiplatform.user"

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud .

    • SERVICE_ACCOUNT_ID: l'ID del account di servizio che hai creato nel primo passaggio. È incluso il suffisso @PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com completo. Ad esempio my-service@my-project.iam.gserviceaccount.com.

  1. Installa il pacchetto RPM di AlloyDB Omni.

Configura AlloyDB AI per AlloyDB Omni

Dopo aver installato il pacchetto RPM di AlloyDB Omni, completa i seguenti passaggi per integrare AlloyDB AI:

  1. Completa tutti i passaggi elencati in Configura Google Cloud per eseguire query sui modelli remoti.

  2. Sposta la chiave del account di servizio nella directory dei dati di AlloyDB Omni.

    sudo mv KEY_PATH DATA_DIR/private-key.json

    Sostituisci le seguenti variabili:

    • KEY_PATH: il percorso del file della chiave del account di servizio.
    • DATA_DIR: il percorso della directory host in cui sono archiviati i dati.

  3. Imposta il proprietario della chiave del account di servizio su postgres e le relative autorizzazioni su 600.

    sudo chown postgres:postgres DATA_DIR/private-key.json
sudo chmod 600 DATA_DIR/private-key.json

  4. Aggiorna la configurazione di AlloyDB Omni aggiungendo le seguenti opzioni al file postgresql.conf:

    sudo tee -a DATA_DIR/postgresql.conf << EOF
omni_enable_ml_agent_process = 'on'
omni_google_cloud_private_key_file_path = 'DATA_DIR/private-key.json'
EOF

  5. Riavvia il servizio AlloyDB Omni.

    sudo systemctl restart alloydbomni18

Connettiti utilizzando psql

Per connetterti al database AlloyDB Omni, esegui questo comando:

sudo -u postgres /usr/lib/postgresql/18/bin/psql -U postgres

Verifica l'installazione di AlloyDB Omni con AlloyDB AI

Per verificare che l'installazione sia andata a buon fine e utilizzi la previsione del modello, inserisci quanto segue:

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS google_ml_integration CASCADE;

SELECT array_dims(embedding('text-embedding-005', 'AlloyDB AI')::real[]);

L'output è simile al seguente:

array_dims
------------
[1:768]
(1 row)

Nella query precedente, la chiamata embedding() genera gli embedding per il testo di input AlloyDB AI. array_dims restituisce le dimensioni dell'array restituito da embedding(). Poiché il modello text-embedding-005 restituisce un output con 768 dimensioni, l'output è [768].

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